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使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
能量限制对长波长光系统 II 功能和弹性的影响
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 4 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.04.05.486971 doi：bioRxiv preprint
人工智能在打击传染病暴发中的作用和局限性
人工智能（AI）已成为大流行病管理的一种变革性工具，可显着增强疾病预测，诊断，药物发现和疫苗开发。本手稿探索了在传染病暴发期间AI的多方面应用，从预测建模和爆发预测到疫苗发育的加速和抗菌素耐药性检测。AI驱动的技术，包括深度学习和强化学习，在提高诊断准确性，简化药物发现过程以及为医疗保健提供者提供实时决策支持方面表现出了显着的有效性。尽管有实质性的贡献，但大流行管理中的AI部署仍面临关键局限性，包括对数据隐私，模型透明度的担忧以及需要不断更新以适应新兴病原体的需求。AI与人类专业知识的整合对于优化全球健康成果并应对这些挑战至关重要。本评论重点介绍了完全利用AI的大流行反应的潜力和障碍，提出了克服当前局限性的途径，并最大程度地提高了AI对未来爆发的影响。
2024 根据第 415(d) 条等规定调整限制
因此，根据第 219(g)(2)(A) 节，纳税人向传统 IRA 缴款的抵扣额将逐步取消，适用于单身个人和户主，他们是合格计划（或第 219(g)(5) 节规定的其他退休计划）的积极参与者，并且调整后总收入（定义见第 219(g)(3)(A) 节）在 77,000 美元至 87,000 美元之间，从 73,000 美元至 83,000 美元增加。对于联合申报的已婚夫妇，如果向 IRA 缴款的配偶是积极参与者，收入逐步取消范围为 123,000 美元至 143,000 美元，从 116,000 美元至 136,000 美元增加。对于 IRA 缴款人，如果其不是积极参与者，且其配偶是积极参与者，则如果夫妻收入介于 230,000 美元至 240,000 美元之间（从 218,000 美元至 228,000 美元增加），则扣除额将逐步取消。对于已婚且单独报税的积极参与者，逐步取消范围不受年度生活成本调整的影响，仍为 0 至 10,000 美元。
左心室射血分数：临床，病理生理和技术局限性
心力衰竭（HF）心血管死亡和治疗策略的风险层次，阀门置换的最佳时机以及用于植入植入性心脏验证符号的患者选择的患者是基于大多数指南的左心室避孕分数（LVEF）的超声心动图计算。作为收缩功能的标志物，LVEF具有由加载条件和空腔几何形状以及图像质量影响的重要局限性，从而影响了观察者间和观察者内的测量变异性。lvef是缩短心肌膜的三个组成部分的产物：纵向，圆周和倾斜。因此，它是基于空腔体积变化的全球弹出性能的标记，而不是直接反映心肌收缩功能，因此即使肌纤维的收缩功能受损，也可能是正常的。亚心脏的纵向纤维是对缺血的最敏感层，因此，当功能失调时，圆周纤维可能会补偿并保持整体LVEF。同样，在HF患者中，LVEF用于分层亚组，这种方法具有预后的含义，但没有直接关系。HF是一种动态疾病，根据潜在的病理可能会随着时间的流逝而恶化或改善。这种动态性会影响LVEF及其用于指导治疗的使用。介入后LVEF的更改也是如此。在这篇综述中，我们分析了LVEF在广泛的心血管病理中的临床，病理生理和技术局限性。
“四分之一规则”的限制和测量公平性的统计奇偶校验测试∗
为了确保算法决策系统的公平性，例如就业主持工具，计算机科学家和从业人员通常将所谓的“四分之一五分之一规则”提及，以衡量工具遵守反歧视法。这种依赖是有问题的，因为“规则”实际上不是歧视歧视的法律规则，并且提供了一种粗略的测试，通常在确定需要进一步审查的实践方面过于忽略和不包括。“四分之一的规则”是一类更广泛的统计检验之一，我们称之为统计奇偶校验测试（SPTS），比较了人口统计组之间的选择率。虽然某些SPT在统计学上更稳定，但所有人都在回顾性地具有不同的不同影响方面具有一些关键局限性。当这些测试被预期用作优化目标塑造模型开发时，就会出现对开发过程，行为激励措施和配盖性的其他担忧。在本文中，我们讨论了SPT在算法治理中的适当作用。我们建议采用多种措施，以利用预期优化过程中存在的其他信息，从而在建立和审计模型时更深入地了解公平考虑因素。
使用定量数据为学校检查提供的优势和局限性
抽象学校检查是许多教育系统的共同特征。这些可以通过有关学校的定量背景数据来告知。人们认识到，将这种定量信息作为检查过程的一部分存在优缺点，尽管这些信息很少被简洁地列出。本文通过提出和反对使用定量数据在告知学校检查中的论点来填补这一差距。我们认为，虽然定量数据提供了有关重要结果的客观信息，但其有用性受到一系列因素的限制，包括丢失的数据，小样本量，创建不正当激励措施以及最随时可用的措施捕获学校质量以外的方面的事实。我们通过讨论教育标准，儿童服务和技能（OFSTED）（英格兰的学校检查局）目前如何在这些优点和缺点之间进行交易来得出结论。
微育蛋白基因治疗的潜在局限性对Duchenne肌肉营养不良
引言Duchenne肌肉营养不良（DMD）是一种X连锁疾病，影响了5,000名新生雄性中约1个（1）。它是儿童期肌肉营养不良的最常见，并且是由于缺乏与膜相关蛋白质肌营养不良蛋白而导致的，这对于肌肉细胞中适当的力量传播至关重要（2，3）。肌营养不良蛋白的丧失导致骨骼肌损伤过敏，并导致心脏功能障碍。骨骼肌最初会经历损伤和修复的一轮，但修复最终开始失败，肌肉被纤维化和脂肪代替。肌肉的损失从近端到远端，呼吸道肌肉和/或心力衰竭作为死亡原因，通常在生命的第二个或第三个十年（4）。心脏病首先表现出舒张功能障碍，后来发展为扩张的心肌病（DCM）和衰竭（5-8）。DMD的基因治疗已以多种形式的高度截短的多种疾病（微肺炎）的形式进入了诊所，该版本是通过腺相关病毒（AAV）传递的。虽然AAV在感染和转导的肌肉方面高效，但其小包装能力（〜5 kb）使得无法容纳全长的肌营养不良蛋白编码序列（〜14 kb）。这是需要使用AAV传递高度截断性肌营养不良蛋白（9，10）的编码序列的，或者使用AAV来改变框架外肌营养不良蛋白mRNA的剪接，以创建删除恢复适当的阅读框架的删除（11，12）。无论哪种情况，目标都是表达截短的肌营养不良蛋白以减慢疾病进展。该策略实质上是旨在将DMD转变为较慢的肌肉营养不良症，可能更像是某些形式的贝克尔肌肉营养不良症（BMD），这种疾病是由营养不良蛋白突变引起的，这些突变引起的，导致各种形式的多种疾病的疾病率相关，导致产生多种截断形式的疾病进程。
微育蛋白基因治疗的潜在局限性对Duchenne肌肉营养不良
为表达截短肌营养不良蛋白分子（微滞后蛋白）的高剂量腺相关病毒（AAV）的临床试验正在进行Duchenne肌肉营养不良（DMD）。在严重的DMD小鼠模型中，使用与临床试验相当的AAV剂量相当的AAV剂量，我们使用4种微型肌营养蛋白构建体（在临床试验中进行了3个和最大临床结构的变体）检查了该策略的效率和功效。我们在横纹肌肉中获得了高水平的微肺炎表达，其心脏表达比骨骼肌高约10倍。显着，尽管不完整，但观察到骨骼肌疾病的纠正。令人惊讶的是，2种微肺蛋白发生了心脏病的致命加速。有害的心脏作用似乎是由心肌细胞膜上微置换蛋白和乌特罗蛋白之间的可变竞争（取决于微肺炎设计和表达水平）引起的。也可能对蛋白质降解的过载也有贡献。这些观察结果对于目前正在用AAV-微肌营养蛋白治疗的患者的意义尚不清楚，因为在DMD心脏中达到的表达水平尚不清楚。然而，这些发现表明，微隔膜治疗需要避免心脏中过高的表达水平过高，并且应在这些患者中仔细监测心脏功能。
开发液化技术以克服口服药物的溶解/吸收限制
抽象增加了水溶性药物不良的渗透性，对口服药物递送构成了重大挑战。常规的溶解技术，例如固体分散和环脱纤维化剂，虽然能够改善药物溶解，但在随后的配方处理中遭受了极大的困境。一种新颖的“粉末溶液技术”，液化技术，在处理药物溶解和口服“问题”药物的制定方面已成为最前沿的。液化技术涉及将液体药物吸附到合适的载体和涂料上，然后转换为自由流动，看起来干燥和可压缩粉末。在液化系统中，该药物分散在几乎分子状态下，这极大地有助于药物溶解和吸收。本评论旨在介绍液化技术的基础知识，并更新液化处理的概念以扩大其应用程序。详细讨论了现代药物发现的趋势，药物溶解方法，液化技术在配方创新中的应用，配方组成和液化系统的设计。特别强调了液化技术溶解不良的液化和生物利用度的应用。积累的证据表明，液化技术具有改善口服输送和促进不溶性药物的二次发展的巨大潜力。